パンダの列名に基づいて複数の列を削除する

私はいくつかのデータを持っています、そしてそれをインポートするとき、私はこれらのすべてを削除する簡単な方法を探している次の不要な列を取得します

   'Unnamed: 24', 'Unnamed: 25', 'Unnamed: 26', 'Unnamed: 27',
   'Unnamed: 28', 'Unnamed: 29', 'Unnamed: 30', 'Unnamed: 31',
   'Unnamed: 32', 'Unnamed: 33', 'Unnamed: 34', 'Unnamed: 35',
   'Unnamed: 36', 'Unnamed: 37', 'Unnamed: 38', 'Unnamed: 39',
   'Unnamed: 40', 'Unnamed: 41', 'Unnamed: 42', 'Unnamed: 43',
   'Unnamed: 44', 'Unnamed: 45', 'Unnamed: 46', 'Unnamed: 47',
   'Unnamed: 48', 'Unnamed: 49', 'Unnamed: 50', 'Unnamed: 51',
   'Unnamed: 52', 'Unnamed: 53', 'Unnamed: 54', 'Unnamed: 55',
   'Unnamed: 56', 'Unnamed: 57', 'Unnamed: 58', 'Unnamed: 59',
   'Unnamed: 60'

それらは0インデックスでインデックス付けされているので、次のようなものを試しました

    df.drop(df.columns[[22, 23, 24, 25, 
    26, 27, 28, 29, 30, 31, 32 ,55]], axis=1, inplace=True)

しかし、これはあまり効率的ではありません。forループをいくつか書いてみましたが、これはパンダの動作が悪いと感じました。したがって、私はここで質問をします。

似たような例をいくつか見てきましたが（複数の列のパンダをドロップ）、これでは私の質問に答えられません。

非効率とはどういう意味かわかりませんが、入力に関しては、関心のある列を選択してdfに割り当てる方が簡単な場合があります。

df = df[cols_of_interest]

cols_of_interest気になる列のリストはどこにありますか。

または、列をスライスしてこれをdrop：に渡すことができます。

df.drop(df.ix[:,'Unnamed: 24':'Unnamed: 60'].head(0).columns, axis=1)

headデータではなく列名のみに関心があるため、を呼び出すと0行が選択されます。

更新

別の方法：からブールマスクを使用し、str.containsそれを反転して列をマスクする方が簡単です。

In [2]:
df = pd.DataFrame(columns=['a','Unnamed: 1', 'Unnamed: 1','foo'])
df

Out[2]:
Empty DataFrame
Columns: [a, Unnamed: 1, Unnamed: 1, foo]
Index: []

In [4]:
~df.columns.str.contains('Unnamed:')

Out[4]:
array([ True, False, False,  True], dtype=bool)

In [5]:
df[df.columns[~df.columns.str.contains('Unnamed:')]]

Out[5]:
Empty DataFrame
Columns: [a, foo]
Index: []

はるかに簡単なアプローチは次のとおりです。

yourdf.drop(['columnheading1', 'columnheading2'], axis=1, inplace=True)

私の個人的なお気に入りであり、ここで見た回答よりも簡単です（複数の列の場合）：

df.drop(df.columns[22:56], axis=1, inplace=True)

または、複数の列のリストを作成します。

col = list(df.columns)[22:56]
df.drop(col, axis=1, inplace=1)

これはおそらくあなたがやりたいことをするための良い方法です。ヘッダーに「Unnamed」を含むすべての列が削除されます。

for col in df.columns:
    if 'Unnamed' in col:
        del df[col]

これは、1行で1回で実行できます。

df.drop([col for col in df.columns if "Unnamed" in col], axis=1, inplace=True)

これには、上記のソリューションよりもオブジェクトの移動/コピーが少なくて済みます。

この解決策がまだどこかで言及されているかどうかはわかりませんが、1つの方法はですpandas.Index.difference。

>>> df = pd.DataFrame(columns=['A','B','C','D'])
>>> df
Empty DataFrame
Columns: [A, B, C, D]
Index: []
>>> to_remove = ['A','C']
>>> df = df[df.columns.difference(to_remove)]
>>> df
Empty DataFrame
Columns: [B, D]
Index: []

軸を0または1として指定すると、列名をリストとして渡すことができます。

• axis = 1：行に沿って
• axis = 0：列に沿って

• デフォルトではaxis = 0

  data.drop(["Colname1","Colname2","Colname3","Colname4"],axis=1)

シンプルで簡単。22日以降のすべての列を削除します。

df.drop(columns=df.columns[22:]) # love it

以下は私のために働いた：

for col in df:
    if 'Unnamed' in col:
        #del df[col]
        print col
        try:
            df.drop(col, axis=1, inplace=True)
        except Exception:
            pass

df = df[[col for col in df.columns if not ('Unnamed' in col)]]